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Asymptotically efficient identification of FIR systems with quantized observations and general quantized inputs 期刊论文
AUTOMATICA, 2015, 卷号: 57, 页码: 113-122
作者:  Guo, Jin;  Wang, Le Yi;  Yin, George;  Zhao, Yanlong;  Zhang, Ji-Feng
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System identification  Quantization  Non-periodic input  Asymptotic efficiency  Input design  
IDENTIFICATION OF HAMMERSTEIN SYSTEMS WITH QUANTIZED OBSERVATIONS 期刊论文
SIAM JOURNAL ON CONTROL AND OPTIMIZATION, 2010, 卷号: 48, 期号: 7, 页码: 4352-4376
作者:  Zhao, Yanlong;  Zhang, Ji-Feng;  Wang, Le Yi;  Yin, G. George
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identification  quantized observations  Hammerstein systems  parameter estimation  quantization thresholds  strongly scaled full rank signals  
Identification input design for consistent parameter estimation of linear systems with binary-valued output observations 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL, 2008, 卷号: 53, 期号: 4, 页码: 867-880
作者:  Wang, Le Yi;  Yin, G. George;  Zhao, Yanlong;  Zhang, Ji-Feng
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binary-valued observation  distribution function  identification  input design  parameter estimation  sensor threshold  sufficient excitation  
An entropy-based approach for testing genetic epistasis underlying complex diseases 期刊论文
JOURNAL OF THEORETICAL BIOLOGY, 2008, 卷号: 250, 期号: 2, 页码: 362-374
作者:  Kang, Guolian;  Yue, Weihua;  Zhang, Jifeng;  Cui, Yuehua;  Zuo, Yijun;  Zhang, Dai
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case-only design  complex diseases  entropy  genetic epistasis  genetic network  
Identification of Wiener systems with binary-valued. output observations 期刊论文
AUTOMATICA, 2007, 卷号: 43, 期号: 10, 页码: 1752-1765
作者:  Zhao, Yanlong;  Wang, Le Yi;  Yin, G. George;  Zhang, Ji-Feng
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identification  binary-valued observations  Wiener systems  parameter estimation  sensor thresholds  periodic inputs  joint identifiability  
Joint identification of plant rational models and noise distribution functions using binary-valued observations 期刊论文
AUTOMATICA, 2006, 卷号: 42, 期号: 4, 页码: 535-547
作者:  Wang, LY;  Yin, GG;  Zhang, JF
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system identification  estimation  binary-valued observations  identifiability  parameter convergence  recursive algorithms